from langchain_core.documents import Document
from major.models_manager import embedding_model,chat_model

# 中文版文档
documents = [
    Document(
        page_content="狗是很好的伴侣，以忠诚和友好著称。",
        metadata={"source": "哺乳类宠物文档"},
    ),
    Document(
        page_content="猫是独立性强的宠物，通常喜欢有自己的空间。",
        metadata={"source": "哺乳类宠物文档"},
    ),
    Document(
        page_content="金鱼是适合初学者的热门宠物，饲养要求相对简单。",
        metadata={"source": "鱼类宠物文档"},
    ),
    Document(
        page_content="鹦鹉是聪明的鸟类，能够模仿人类语言。",
        metadata={"source": "鸟类宠物文档"},
    ),
    Document(
        page_content="兔子是群居动物，需要充足的空间来跳跃活动。",
        metadata={"source": "哺乳类宠物文档"},
    ),
]

from langchain_chroma import Chroma

# 1.建立文档库
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents,
    embedding=embedding_model.get_model(),
    persist_directory="./chroma_db", # 传一个持久化目录即可保存向量库
) # 这是增加的动作，并非覆盖原来的存储



